基于质量指标的球团焙烧先进过程控制

以某烧结厂球团焙烧过程中燃烧控制系统为研究对象，针对生产过程中因果非线性及条件不确定等因素的影响，综合运用网络技术、软测量技术、模糊控制和专家系统等，提出一种焙烧过程的质量控制策略和先进过程控制(APC)方案，设计了基于神经网络的模糊化软测量(FNNSS)模型。采用软测量的方法实现生产综合条件指标即广义透气性的测定，对不同的透气性采取不同的控制策略，并进行了仿真研究。     

模糊神经网络在电阻炉温度控制系统中应用

针对电阻炉具有时变,分布参数的非线性特性,将模糊神经网络控制应用于电阻炉温度控制系统.该控制器自适应能力强,利用系统偏差和神经网络辨识模型的输出对模糊神经网络控制器的参数通过一种改进的BP算法进行在线调节,达到对电阻炉温度的实时控制.仿真结果表明模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,优于一般PID控制.     

模糊控制与模糊神经网络研究的现状及展望

回顾了模糊控制理论的发展历程，介绍了模糊产品和模糊硬件的开发概况，阐述了将模糊逻辑与神经网络相结合的模糊神经网络技术的研究动态，并对模糊控制学科的发展进行了展望。     

适用于励磁系统建模的模糊神经网络方法

基于原有励磁建模方法,将模糊理论和神经网络相结合,充分利用模糊理论处理不精确问题和神经网络较强的泛化能力等优势,形成一种模糊神经网络(FNN),并推导了FNN的学习算法.将此FNN用于发电机的控制环节——励磁系统建模.仿真结果显示,FNN模型能够较精确地对实际系统进行拟合.     

FNN在心率失常判别中的研究

提出了一种基于模糊神经网络(FNN)对心率失常信号进行判别的新方法.首先,根据心电信号特点构建Sugeno型模糊神经网络,然后使用Cam Delta算法对其进行训练,这样可以得到模糊隶属函数,此隶属函数将R-R间期波及QRS波的长度模糊化.随后,用几何法通过计算隶属度实现对心率失常的判别.经MIT-BIH心电数据库和实测数据检验,此方法可有效的对心率失常进行判别.     

基于神经网络的提升机衬垫摩擦系数的模糊综合评判

模糊综合评判，考虑多个相关因素，把评价因素集中的元素映射为评价结果集中相应的元素，从而对某一对象进行恰如其分的评价。针对衬垫摩擦系数模糊评判中权重分配存在主观性的问题，利用神经网络的自学习能力，通过一些典型数据进行学习，自动改变权重，从而使综合评判结果更加准确。由实例和仿真结果表明，符合实际情况。     

基于模糊神经网络的瓦斯爆炸危险性评价模型

煤矿瓦斯爆炸事故的复杂性和随机性决定了煤矿瓦斯爆炸重大危险源的变化不会按照某一特定的规律或函数变化.模糊神经网络具有较强的非线性函数逼近能力和较强的自学习、自适应和联想能力.通过简化易燃、易爆、有毒重大危险源评价模型,确定了网络的输入参数,应用模糊神经网络对各参数之间的关系进行计算,验算结果表明:该网络模型在评价煤矿瓦斯爆炸危险性方面效果良好.     

基于模型迁移方法的回转窑煅烧带温度软测量

回转窑的煅烧带温度是其控制过程中一个非常重要的参数,但煅烧带温度难以直接获取并且缺少大量的实测数据进行软测量.为了在数据较少的情况下获得准确的软测量模型,并考虑到窑头温度与煅烧温度的相似性,引入了基于过程相似性进行模型迁移的方法(PMBPS),首先采用混沌混合学习算法训练T-S模糊神经网络,对具有大量准确测量值的窑头温...     

汽轮发电机组振动故障诊断的模糊输入方法

针对汽轮发电机组振动故障的特点,构造了一模糊神经网络（ＦＮＮ）诊断模型,讨论了网络的多种模糊化输入,输出方式,并对两种模糊输入方法进行了对比分析。最后运用该诊断方法与传统的ＢＰ网络诊断方法进行比较。结果表明：模糊神经网络诊断方法对汽轮发电机组振动故障的识别是有效的,且在分类模糊边界数据时优于ＢＰ网络诊断方法。     

大型水利水电工程建设项目动态联盟组织模式的结构集成

针对大型水利水电工程建设项目的特点, 从特征结构、框架结构、动态结构等方面研究大型水利水电工程建设项目动态联盟组织模式的结构, 进行动态联盟组织的结构设计. 应用集成管理思想, 对动态联盟组织模式进行结构集成, 从结构框架、结构支撑、结构连接、结构评价等方面进行阐述. 运用模糊综合评判与神经网络评价集成方法对大型水利水电动态联盟组织结构进行评价.